为什么大型语言模型都在使用 SwiGLU 作为激活函数？

　　为什么大型语言模型都在使用 SwiGLU 作为激活函数？如果你一直在关注大型语言模型的架构，你可能会在最新的模型和研究论文中看到“SwiGLU”这个词。SwiGLU可以说是在大语言模型中最常用到的激活函数，我们本篇文章就来对他进行详细的介绍。SwiGLU其实是2020年谷歌提出的激活函数，它结合了SWISH和GLU两者的特点。

　　其中，ß 为可学习参数。Swish可以比ReLU激活函数更好，因为它在0附近提供了更平滑的转换，这可以带来更好的优化。

　　GLU（Gated Linear Unit）定义为两个线性变换的分量积，其中一个线性变换由sigmoid激活。

　　GLU可以有效地捕获序列中的远程依赖关系，同时避免与lstm和gru等其他门控机制相关的一些梯度消失问题。

　　上面我们已经说到SwiGLU是两者的结合。它是一个GLU，但不是将sigmoid作为激活函数，而是使用ß=1的swish，因此我们最终得到以下公式:

　　SwiGLU与其他GLU变体进行比较，我们可以看到SwiGLU在两种预训练期间都表现得更好。

　　效果表现得最好，所以现在的llm，如LLAMA, OLMO和PALM都在其实现中采用SwiGLU。但是为什么SwiGLU比其他的好呢？

　　2、GLU 的门控特性，这意味着它可以根据输入的情况决定哪些信息应该通过、哪些信息应该被过滤。这种机制可以使网络更有效地学习到有用的表示，有助于提高模型的泛化能力。在大语言模型中，这对于处理长序列、长距离依赖的文本特别有用。

　　3、SwiGLU 中的参数 W1,W2,W3,b1,b2,b3W1,W2,W3,b1,b2,b3 可以通过训练学习，使得模型可以根据不同任务和数据集动态调整这些参数，增强了模型的灵活性和适应性。

　　4、计算效率相比某些较复杂的激活函数（如 GELU）更高，同时仍能保持较好的性能亿百体育app官方网站。这对于大规模语言模型的训练和推理是很重要的考量因素。

　　选择 SwiGLU 作为大语言模型的激活函数，主要是因为它综合了非线性能力、门控特性、梯度稳定性和可学习参数等方面的优势。在处理语言模型中复杂的语义关系、长依赖问题、以及保持训练稳定性和计算效率方面，SwiGLU 表现出色，因此被广泛采用。